Gemini Nano Banana 2.1 — Google’ning tasvir yaratish va suhbat orqali tahrirlash modeli. U Nano Banana 2 yangilanishi bo‘lib, vizual realizm, ko‘rsatmalarga rioya qilish, matnni tasvirlash va ketma-ket tahrirlarda qahramon izchilligini yaxshilaydi. Uning kirish jadvalida matn, tasvir, video va PDF bor, chiqishi esa tasvir va matndir. Bu uni bir nechta aniq tahrir orqali rivojlantiriladigan mahsulot sahnasi, infografika yoki vizual turkum uchun foydali qiladi.
Model 1K, 2K va 4K chiqishni taqdim etadi, odatiy qiymat 1K. U Nano Banana 2’ning 0.5K variantini meros qilib olmaydi. Hujjatlashtirilgan tomonlar nisbatlariga 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 va 21:9, shuningdek, baland yoki panorama formatlari 1:4, 4:1, 1:8 va 8:1 kiradi. Google oxirgi keng va baland formatlarda 2K hamda 4K uchun takroriy bo‘laklash artefaktlari tuzatilganini ko‘rsatadi. Aniqlik yorliqlari bitta belgilangan to‘rtburchakni emas, o‘lcham darajalarini bildiradi: kvadrat 4K tasvir 4096 × 4096, hujjatlashtirilgan 16:9 4K chiqish esa 5504 × 3072.
Matn vizual ish jarayonining muhim qismidir. Model o‘qiladigan, uslub berilgan yozuvlarni tasvirlash va infografika elementlarini aniqroq tartiblash uchun mo‘ljallangan. Aniq sarlavha, yorliqlar va o‘qish tartibini tayyorlang, keyin tasvirni shu tasdiqlangan matn bilan so‘rang. Menyu, diagramma yoki o‘rgatuvchi grafikada izoh bilan uning vizual elementi o‘rtasidagi munosabatni belgilang. Google avval yozuvlarni yaratish, keyin tasvirni so‘rashni tavsiya qiladi, shunda vizual kompozitsiya yakuniy belgilangan matn topshirig‘idan boshlanadi.
Namunaviy tasvirlarni birlashtirish 14 tagacha tasvirni qo‘llab-quvvatlaydi. Hujjatlashtirilgan profil to‘rttagacha qahramonning izchilligi va o‘ntagacha obyektning asl ko‘rinishiga sodiqligini qamrab oladi. Har bir namunaga rol bering: tanib bo‘ladigan holda qolishi kerak bo‘lgan mahsulot, qahramon tashqi ko‘rinishi, kerakli fon yoki vizual uslub. Namuna mahsulot topshirig‘i: “A tasvirdan idish shakli va yorliq uchun foydalaning. B tasvirdan sirt va yoritish uchun foydalaning. Mahsulotni o‘zgartirmang, uni buklangan sochiq yoniga joylashtiring va ustida berilgan sarlavha uchun ochiq joy qoldiring.”
Google Web Search va Image Search orqali manbalarga asoslash yaratish uchun joriy ma’lumot va vizual kontekst bera oladi. Image Search topilgan veb tasvirlarni namuna sifatida beradi; odatiy veb asoslash esa mavzu haqida ma’lumot beradi. Bu haqiqiy ma’lumotga tayangan grafika yoki ko‘rinishi real obyektga bog‘liq sahna uchun foydali. Tasvir qidiruvi jarayoni bu maqsadda haqiqiy odamlarning tasvirlarini olishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Google’ning hujjatlashtirilgan jarayonida manbalarga asoslangan javoblar manba va mualliflikni ko‘rsatish metama’lumotlarini olib yuradi, shuning uchun ilova ularni yaratilgan natija bilan saqlashi kerak.
Fikrlash minimal, medium va high darajalarida sozlanadi; aynan shu model uchun odatiy qiymat medium. U modelga yakuniy chiqishdan oldin kompozitsiya va murakkabroq ko‘rsatmalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Tasvir qo‘llanmasi shu jarayondagi oraliq kompozitsiya tasvirlarini tavsiflaydi; ular mo‘ljallangan yakuniy topshiriladigan natijadan alohida. Faqat prompt tavsifi barcha chiqish sozlamalarini belgilaydi deb kutish o‘rniga, zarur yakuniy joylashuv, tomonlar nisbati va aniqlikni ochiq tanlang.
Suhbat orqali tahrirlash keyingi so‘rovda mavjud natijaning bir qismini o‘zgartirishga imkon beradi: kompozitsiyaning qolgan qismini saqlab, yorug‘likni sozlash, obyektni ko‘chirish yoki yorliqlarni tarjima qilish. Oldingi tasvir yoki muloqotni keyingi navbatga olib o‘ting va so‘ralgan o‘zgarish hamda saqlanishi kerak bo‘lgan xususiyatlarni ayting. Qahramon turkumida tashqi ko‘rinish namunalarini izchil saqlang va yangi rakurs yoki murakkab holat muhim bo‘lsa, poza namunasidan foydalaning. Amaliy tahrir topshirig‘i shunday bo‘lishi mumkin: “Mahsulot, yorliqlar va joylashuvni saqlang; faqat fonni iliqroq kulrang qiling.”
Model jadvali kirish chegarasini 131,072 token, chiqish chegarasini 32,768 token deb beradi. Tasvir yaratish va qidiruv manbalariga asoslash qo‘llab-quvvatlanadi, audio yaratish, kod bajarish, funksiyalarni chaqirish, structured outputs, keshlash, fayl qidiruvi, URL konteksti va Live API esa ushbu nashr uchun qo‘llab-quvvatlanadigan deb ko‘rsatilmagan. Video yaratiladigan harakatsiz tasvirga axborot berishi mumkin; bu modelni video generatoriga aylantirmaydi. Google tasvirlarning aniq sonini so‘rash o‘sha sonni bermasligi mumkinligini ham qayd etadi. Barcha yaratilgan tasvirlar SynthID suv belgisini o‘z ichiga oladi.
Foydali dastlabki topshiriq uchun tasvir maqsadi, mavzusi, kompozitsiyasi, yoritishi, kamera ko‘rinishi, zarur matni va chiqish shaklini bering. Masalan, uchta yorliqlangan bosqich, o‘qiladigan sarlavha va belgilangan rang iyerarxiyasiga ega vertikal infografikani so‘rang, keyingi tahrirdan oldin yozuv va o‘zaro joylashuvni tekshiring. Natija mahsulot illyustratsiyasi, tahririy grafika yoki dizayn namunasiga aylanishi mumkin; tanlangan tasvir va uni tushuntiruvchi matn birga saqlanadi.
", "aboutText": "Gemini Nano Banana 2.1 — Google’ning tasvir yaratish va suhbat orqali tahrirlash modeli. U Nano Banana 2 yangilanishi bo‘lib, vizual realizm, ko‘rsatmalarga rioya qilish, matnni tasvirlash va ketma-ket tahrirlarda qahramon izchilligini yaxshilaydi. Uning kirish jadvalida matn, tasvir, video va PDF bor, chiqishi esa tasvir va matndir. Bu uni bir nechta aniq tahrir orqali rivojlantiriladigan mahsulot sahnasi, infografika yoki vizual turkum uchun foydali qiladi.\n\nModel 1K, 2K va 4K chiqishni taqdim etadi, odatiy qiymat 1K. U Nano Banana 2’ning 0.5K variantini meros qilib olmaydi. Hujjatlashtirilgan tomonlar nisbatlariga 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 va 21:9, shuningdek, baland yoki panorama formatlari 1:4, 4:1, 1:8 va 8:1 kiradi. Google oxirgi keng va baland formatlarda 2K hamda 4K uchun takroriy bo‘laklash artefaktlari tuzatilganini ko‘rsatadi. Aniqlik yorliqlari bitta belgilangan to‘rtburchakni emas, o‘lcham darajalarini bildiradi: kvadrat 4K tasvir 4096 × 4096, hujjatlashtirilgan 16:9 4K chiqish esa 5504 × 3072.\n\nMatn vizual ish jarayonining muhim qismidir. Model o‘qiladigan, uslub berilgan yozuvlarni tasvirlash va infografika elementlarini aniqroq tartiblash uchun mo‘ljallangan. Aniq sarlavha, yorliqlar va o‘qish tartibini tayyorlang, keyin tasvirni shu tasdiqlangan matn bilan so‘rang. Menyu, diagramma yoki o‘rgatuvchi grafikada izoh bilan uning vizual elementi o‘rtasidagi munosabatni belgilang. Google avval yozuvlarni yaratish, keyin tasvirni so‘rashni tavsiya qiladi, shunda vizual kompozitsiya yakuniy belgilangan matn topshirig‘idan boshlanadi.\n\nNamunaviy tasvirlarni birlashtirish 14 tagacha tasvirni qo‘llab-quvvatlaydi. Hujjatlashtirilgan profil to‘rttagacha qahramonning izchilligi va o‘ntagacha obyektning asl ko‘rinishiga sodiqligini qamrab oladi. Har bir namunaga rol bering: tanib bo‘ladigan holda qolishi kerak bo‘lgan mahsulot, qahramon tashqi ko‘rinishi, kerakli fon yoki vizual uslub. Namuna mahsulot topshirig‘i: “A tasvirdan idish shakli va yorliq uchun foydalaning. B tasvirdan sirt va yoritish uchun foydalaning. Mahsulotni o‘zgartirmang, uni buklangan sochiq yoniga joylashtiring va ustida berilgan sarlavha uchun ochiq joy qoldiring.”\n\nGoogle Web Search va Image Search orqali manbalarga asoslash yaratish uchun joriy ma’lumot va vizual kontekst bera oladi. Image Search topilgan veb tasvirlarni namuna sifatida beradi; odatiy veb asoslash esa mavzu haqida ma’lumot beradi. Bu haqiqiy ma’lumotga tayangan grafika yoki ko‘rinishi real obyektga bog‘liq sahna uchun foydali. Tasvir qidiruvi jarayoni bu maqsadda haqiqiy odamlarning tasvirlarini olishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Google’ning hujjatlashtirilgan jarayonida manbalarga asoslangan javoblar manba va mualliflikni ko‘rsatish metama’lumotlarini olib yuradi, shuning uchun ilova ularni yaratilgan natija bilan saqlashi kerak.\n\nFikrlash minimal, medium va high darajalarida sozlanadi; aynan shu model uchun odatiy qiymat medium. U modelga yakuniy chiqishdan oldin kompozitsiya va murakkabroq ko‘rsatmalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Tasvir qo‘llanmasi shu jarayondagi oraliq kompozitsiya tasvirlarini tavsiflaydi; ular mo‘ljallangan yakuniy topshiriladigan natijadan alohida. Faqat prompt tavsifi barcha chiqish sozlamalarini belgilaydi deb kutish o‘rniga, zarur yakuniy joylashuv, tomonlar nisbati va aniqlikni ochiq tanlang.\n\nSuhbat orqali tahrirlash keyingi so‘rovda mavjud natijaning bir qismini o‘zgartirishga imkon beradi: kompozitsiyaning qolgan qismini saqlab, yorug‘likni sozlash, obyektni ko‘chirish yoki yorliqlarni tarjima qilish. Oldingi tasvir yoki muloqotni keyingi navbatga olib o‘ting va so‘ralgan o‘zgarish hamda saqlanishi kerak bo‘lgan xususiyatlarni ayting. Qahramon turkumida tashqi ko‘rinish namunalarini izchil saqlang va yangi rakurs yoki murakkab holat muhim bo‘lsa, poza namunasidan foydalaning. Amaliy tahrir topshirig‘i shunday bo‘lishi mumkin: “Mahsulot, yorliqlar va joylashuvni saqlang; faqat fonni iliqroq kulrang qiling.”\n\nModel jadvali kirish chegarasini 131,072 token, chiqish chegarasini 32,768 token deb beradi. Tasvir yaratish va qidiruv manbalariga asoslash qo‘llab-quvvatlanadi, audio yaratish, kod bajarish, funksiyalarni chaqirish, structured outputs, keshlash, fayl qidiruvi, URL konteksti va Live API esa ushbu nashr uchun qo‘llab-quvvatlanadigan deb ko‘rsatilmagan. Video yaratiladigan harakatsiz tasvirga axborot berishi mumkin; bu modelni video generatoriga aylantirmaydi. Google tasvirlarning aniq sonini so‘rash o‘sha sonni bermasligi mumkinligini ham qayd etadi. Barcha yaratilgan tasvirlar SynthID suv belgisini o‘z ichiga oladi.\n\nFoydali dastlabki topshiriq uchun tasvir maqsadi, mavzusi, kompozitsiyasi, yoritishi, kamera ko‘rinishi, zarur matni va chiqish shaklini bering. Masalan, uchta yorliqlangan bosqich, o‘qiladigan sarlavha va belgilangan rang iyerarxiyasiga ega vertikal infografikani so‘rang, keyingi tahrirdan oldin yozuv va o‘zaro joylashuvni tekshiring. Natija mahsulot illyustratsiyasi, tahririy grafika yoki dizayn namunasiga aylanishi mumkin; tanlangan tasvir va uni tushuntiruvchi matn birga saqlanadi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Refine an approved poster background\n\nEdit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image.One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background.Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast.google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 matn va vizual materialdan suhbat orqali tasvirlar yaratadi va tahrirlaydi. U matnni tasvirlash, infografika joylashuvi va suhbat bosqichlari davomida izchillikni yaxshilaydi; belgilangan vizual topshiriq uchun 1K–4K o‘lchamdagi tasvirlar yaratadi va 14 tagacha namunaviy tasvir bilan ishlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini Nano Banana 2.1 — Google’ning tasvir yaratish va suhbat orqali tahrirlash modeli. U Nano Banana 2 yangilanishi bo‘lib, vizual realizm, ko‘rsatmalarga rioya qilish, matnni tasvirlash va ketma-ket tahrirlarda qahramon izchilligini yaxshilaydi. Uning kirish jadvalida matn, tasvir, video va PDF bor, chiqishi esa tasvir va matndir. Bu uni bir nechta aniq tahrir orqali rivojlantiriladigan mahsulot sahnasi, infografika yoki vizual turkum uchun foydali qiladi.
Model 1K, 2K va 4K chiqishni taqdim etadi, odatiy qiymat 1K. U Nano Banana 2’ning 0.5K variantini meros qilib olmaydi. Hujjatlashtirilgan tomonlar nisbatlariga 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 va 21:9, shuningdek, baland yoki panorama formatlari 1:4, 4:1, 1:8 va 8:1 kiradi. Google oxirgi keng va baland formatlarda 2K hamda 4K uchun takroriy bo‘laklash artefaktlari tuzatilganini ko‘rsatadi. Aniqlik yorliqlari bitta belgilangan to‘rtburchakni emas, o‘lcham darajalarini bildiradi: kvadrat 4K tasvir 4096 × 4096, hujjatlashtirilgan 16:9 4K chiqish esa 5504 × 3072.
Matn vizual ish jarayonining muhim qismidir. Model o‘qiladigan, uslub berilgan yozuvlarni tasvirlash va infografika elementlarini aniqroq tartiblash uchun mo‘ljallangan. Aniq sarlavha, yorliqlar va o‘qish tartibini tayyorlang, keyin tasvirni shu tasdiqlangan matn bilan so‘rang. Menyu, diagramma yoki o‘rgatuvchi grafikada izoh bilan uning vizual elementi o‘rtasidagi munosabatni belgilang. Google avval yozuvlarni yaratish, keyin tasvirni so‘rashni tavsiya qiladi, shunda vizual kompozitsiya yakuniy belgilangan matn topshirig‘idan boshlanadi.
Namunaviy tasvirlarni birlashtirish 14 tagacha tasvirni qo‘llab-quvvatlaydi. Hujjatlashtirilgan profil to‘rttagacha qahramonning izchilligi va o‘ntagacha obyektning asl ko‘rinishiga sodiqligini qamrab oladi. Har bir namunaga rol bering: tanib bo‘ladigan holda qolishi kerak bo‘lgan mahsulot, qahramon tashqi ko‘rinishi, kerakli fon yoki vizual uslub. Namuna mahsulot topshirig‘i: “A tasvirdan idish shakli va yorliq uchun foydalaning. B tasvirdan sirt va yoritish uchun foydalaning. Mahsulotni o‘zgartirmang, uni buklangan sochiq yoniga joylashtiring va ustida berilgan sarlavha uchun ochiq joy qoldiring.”
Google Web Search va Image Search orqali manbalarga asoslash yaratish uchun joriy ma’lumot va vizual kontekst bera oladi. Image Search topilgan veb tasvirlarni namuna sifatida beradi; odatiy veb asoslash esa mavzu haqida ma’lumot beradi. Bu haqiqiy ma’lumotga tayangan grafika yoki ko‘rinishi real obyektga bog‘liq sahna uchun foydali. Tasvir qidiruvi jarayoni bu maqsadda haqiqiy odamlarning tasvirlarini olishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Google’ning hujjatlashtirilgan jarayonida manbalarga asoslangan javoblar manba va mualliflikni ko‘rsatish metama’lumotlarini olib yuradi, shuning uchun ilova ularni yaratilgan natija bilan saqlashi kerak.
Fikrlash minimal, medium va high darajalarida sozlanadi; aynan shu model uchun odatiy qiymat medium. U modelga yakuniy chiqishdan oldin kompozitsiya va murakkabroq ko‘rsatmalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Tasvir qo‘llanmasi shu jarayondagi oraliq kompozitsiya tasvirlarini tavsiflaydi; ular mo‘ljallangan yakuniy topshiriladigan natijadan alohida. Faqat prompt tavsifi barcha chiqish sozlamalarini belgilaydi deb kutish o‘rniga, zarur yakuniy joylashuv, tomonlar nisbati va aniqlikni ochiq tanlang.
Suhbat orqali tahrirlash keyingi so‘rovda mavjud natijaning bir qismini o‘zgartirishga imkon beradi: kompozitsiyaning qolgan qismini saqlab, yorug‘likni sozlash, obyektni ko‘chirish yoki yorliqlarni tarjima qilish. Oldingi tasvir yoki muloqotni keyingi navbatga olib o‘ting va so‘ralgan o‘zgarish hamda saqlanishi kerak bo‘lgan xususiyatlarni ayting. Qahramon turkumida tashqi ko‘rinish namunalarini izchil saqlang va yangi rakurs yoki murakkab holat muhim bo‘lsa, poza namunasidan foydalaning. Amaliy tahrir topshirig‘i shunday bo‘lishi mumkin: “Mahsulot, yorliqlar va joylashuvni saqlang; faqat fonni iliqroq kulrang qiling.”
Model jadvali kirish chegarasini 131,072 token, chiqish chegarasini 32,768 token deb beradi. Tasvir yaratish va qidiruv manbalariga asoslash qo‘llab-quvvatlanadi, audio yaratish, kod bajarish, funksiyalarni chaqirish, structured outputs, keshlash, fayl qidiruvi, URL konteksti va Live API esa ushbu nashr uchun qo‘llab-quvvatlanadigan deb ko‘rsatilmagan. Video yaratiladigan harakatsiz tasvirga axborot berishi mumkin; bu modelni video generatoriga aylantirmaydi. Google tasvirlarning aniq sonini so‘rash o‘sha sonni bermasligi mumkinligini ham qayd etadi. Barcha yaratilgan tasvirlar SynthID suv belgisini o‘z ichiga oladi.
Foydali dastlabki topshiriq uchun tasvir maqsadi, mavzusi, kompozitsiyasi, yoritishi, kamera ko‘rinishi, zarur matni va chiqish shaklini bering. Masalan, uchta yorliqlangan bosqich, o‘qiladigan sarlavha va belgilangan rang iyerarxiyasiga ega vertikal infografikani so‘rang, keyingi tahrirdan oldin yozuv va o‘zaro joylashuvni tekshiring. Natija mahsulot illyustratsiyasi, tahririy grafika yoki dizayn namunasiga aylanishi mumkin; tanlangan tasvir va uni tushuntiruvchi matn birga saqlanadi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-nano-banana-2.1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi tokenlari $0.06 / 1K rasm tokeni |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Modelning ma’lumot jadvallari usul tanlash, narx hisobi yoki to‘lovlarni o‘zgartirmaydi. Amaldagi to‘lovlar tanlangan Ailoot usuli tariflari bo‘yicha hisoblanadi.
| Sozlama | To‘lovni hisoblash shartlari | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaGoogle: Nano Banana 2.1 · Standart sozlama | To‘lovni hisoblash shartlariStandart konfiguratsiya | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari 0,003 US$ / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari 0,015 US$ / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi 0,06 US$ / 1K token Chiqish · Veb-qidiruv 0,028 US$ har bir qidiruv uchun |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-nano-banana-2.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-nano-banana-2.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 matn va vizual materialdan suhbat orqali tasvirlar yaratadi va tahrirlaydi. U matnni tasvirlash, infografika joylashuvi va suhbat bosqichlari davomida izchillikni yaxshilaydi; belgilangan vizual topshiriq uchun 1K–4K o‘lchamdagi tasvirlar yaratadi va 14 tagacha namunaviy tasvir bilan ishlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini Nano Banana 2.1 — Google’ning tasvir yaratish va suhbat orqali tahrirlash modeli. U Nano Banana 2 yangilanishi bo‘lib, vizual realizm, ko‘rsatmalarga rioya qilish, matnni tasvirlash va ketma-ket tahrirlarda qahramon izchilligini yaxshilaydi. Uning kirish jadvalida matn, tasvir, video va PDF bor, chiqishi esa tasvir va matndir. Bu uni bir nechta aniq tahrir orqali rivojlantiriladigan mahsulot sahnasi, infografika yoki vizual turkum uchun foydali qiladi.
Model 1K, 2K va 4K chiqishni taqdim etadi, odatiy qiymat 1K. U Nano Banana 2’ning 0.5K variantini meros qilib olmaydi. Hujjatlashtirilgan tomonlar nisbatlariga 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 va 21:9, shuningdek, baland yoki panorama formatlari 1:4, 4:1, 1:8 va 8:1 kiradi. Google oxirgi keng va baland formatlarda 2K hamda 4K uchun takroriy bo‘laklash artefaktlari tuzatilganini ko‘rsatadi. Aniqlik yorliqlari bitta belgilangan to‘rtburchakni emas, o‘lcham darajalarini bildiradi: kvadrat 4K tasvir 4096 × 4096, hujjatlashtirilgan 16:9 4K chiqish esa 5504 × 3072.
Matn vizual ish jarayonining muhim qismidir. Model o‘qiladigan, uslub berilgan yozuvlarni tasvirlash va infografika elementlarini aniqroq tartiblash uchun mo‘ljallangan. Aniq sarlavha, yorliqlar va o‘qish tartibini tayyorlang, keyin tasvirni shu tasdiqlangan matn bilan so‘rang. Menyu, diagramma yoki o‘rgatuvchi grafikada izoh bilan uning vizual elementi o‘rtasidagi munosabatni belgilang. Google avval yozuvlarni yaratish, keyin tasvirni so‘rashni tavsiya qiladi, shunda vizual kompozitsiya yakuniy belgilangan matn topshirig‘idan boshlanadi.
Namunaviy tasvirlarni birlashtirish 14 tagacha tasvirni qo‘llab-quvvatlaydi. Hujjatlashtirilgan profil to‘rttagacha qahramonning izchilligi va o‘ntagacha obyektning asl ko‘rinishiga sodiqligini qamrab oladi. Har bir namunaga rol bering: tanib bo‘ladigan holda qolishi kerak bo‘lgan mahsulot, qahramon tashqi ko‘rinishi, kerakli fon yoki vizual uslub. Namuna mahsulot topshirig‘i: “A tasvirdan idish shakli va yorliq uchun foydalaning. B tasvirdan sirt va yoritish uchun foydalaning. Mahsulotni o‘zgartirmang, uni buklangan sochiq yoniga joylashtiring va ustida berilgan sarlavha uchun ochiq joy qoldiring.”
Google Web Search va Image Search orqali manbalarga asoslash yaratish uchun joriy ma’lumot va vizual kontekst bera oladi. Image Search topilgan veb tasvirlarni namuna sifatida beradi; odatiy veb asoslash esa mavzu haqida ma’lumot beradi. Bu haqiqiy ma’lumotga tayangan grafika yoki ko‘rinishi real obyektga bog‘liq sahna uchun foydali. Tasvir qidiruvi jarayoni bu maqsadda haqiqiy odamlarning tasvirlarini olishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Google’ning hujjatlashtirilgan jarayonida manbalarga asoslangan javoblar manba va mualliflikni ko‘rsatish metama’lumotlarini olib yuradi, shuning uchun ilova ularni yaratilgan natija bilan saqlashi kerak.
Fikrlash minimal, medium va high darajalarida sozlanadi; aynan shu model uchun odatiy qiymat medium. U modelga yakuniy chiqishdan oldin kompozitsiya va murakkabroq ko‘rsatmalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Tasvir qo‘llanmasi shu jarayondagi oraliq kompozitsiya tasvirlarini tavsiflaydi; ular mo‘ljallangan yakuniy topshiriladigan natijadan alohida. Faqat prompt tavsifi barcha chiqish sozlamalarini belgilaydi deb kutish o‘rniga, zarur yakuniy joylashuv, tomonlar nisbati va aniqlikni ochiq tanlang.
Suhbat orqali tahrirlash keyingi so‘rovda mavjud natijaning bir qismini o‘zgartirishga imkon beradi: kompozitsiyaning qolgan qismini saqlab, yorug‘likni sozlash, obyektni ko‘chirish yoki yorliqlarni tarjima qilish. Oldingi tasvir yoki muloqotni keyingi navbatga olib o‘ting va so‘ralgan o‘zgarish hamda saqlanishi kerak bo‘lgan xususiyatlarni ayting. Qahramon turkumida tashqi ko‘rinish namunalarini izchil saqlang va yangi rakurs yoki murakkab holat muhim bo‘lsa, poza namunasidan foydalaning. Amaliy tahrir topshirig‘i shunday bo‘lishi mumkin: “Mahsulot, yorliqlar va joylashuvni saqlang; faqat fonni iliqroq kulrang qiling.”
Model jadvali kirish chegarasini 131,072 token, chiqish chegarasini 32,768 token deb beradi. Tasvir yaratish va qidiruv manbalariga asoslash qo‘llab-quvvatlanadi, audio yaratish, kod bajarish, funksiyalarni chaqirish, structured outputs, keshlash, fayl qidiruvi, URL konteksti va Live API esa ushbu nashr uchun qo‘llab-quvvatlanadigan deb ko‘rsatilmagan. Video yaratiladigan harakatsiz tasvirga axborot berishi mumkin; bu modelni video generatoriga aylantirmaydi. Google tasvirlarning aniq sonini so‘rash o‘sha sonni bermasligi mumkinligini ham qayd etadi. Barcha yaratilgan tasvirlar SynthID suv belgisini o‘z ichiga oladi.
Foydali dastlabki topshiriq uchun tasvir maqsadi, mavzusi, kompozitsiyasi, yoritishi, kamera ko‘rinishi, zarur matni va chiqish shaklini bering. Masalan, uchta yorliqlangan bosqich, o‘qiladigan sarlavha va belgilangan rang iyerarxiyasiga ega vertikal infografikani so‘rang, keyingi tahrirdan oldin yozuv va o‘zaro joylashuvni tekshiring. Natija mahsulot illyustratsiyasi, tahririy grafika yoki dizayn namunasiga aylanishi mumkin; tanlangan tasvir va uni tushuntiruvchi matn birga saqlanadi.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-nano-banana-2.1 | Standart— |
Maydonprompt | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam uzunlik: 1 | Standart— |
Maydonresolution | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 1K, 2K, 4K | Standart— |
Maydonaspect_ratio | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 | Standart— |
Maydonn | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Eng ko‘p: 1 | Standart— |
Maydoninput_references | Turarray | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 0 Elementlarning eng ko‘p soni: 14 | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, prompt |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext, image |
Hayot sikli: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Amalda qaytarilgan task_id yoki media kutubxonasidagi yozuv
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Ko‘rsatilgan tariflar xarajatni generatsiyadan oldin taxminiy hisoblash uchun xizmat qiladi. Yakuniy to‘lov dastlabki generatsiya uchun qayd etilgan xarajat asosida hisoblanadi. Natijaning o‘lchangan davomiyligi va oldindan taxmin qilingan miqdorlar haq undiriladigan yakuniy miqdor hisoblanmaydi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Prognoz miqdori | To‘lov |
|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Prognoz miqdori— | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat · Faqat taqqoslash uchun taxmin — / 1K token |
| SozlamaYaratishning taxminiy qiymati | Tariflar jadvali— | Prognoz miqdoribir generatsiya uchun taxmin | To‘lov Chiqish · Yaratishning taxminiy narxi · Faqat taqqoslash uchun taxmin $0.24576 yaratishdan oldingi taxmin Bu taxmin qo‘shimcha to‘lov ham, tugallangan generatsiya uchun qat’iy tarif ham emas. |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nHar bir qaytarilgan rasmni yuklab oling yoki uning Base64 kontentini saqlang
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nHar bir tayyor rasmni saqlang; har bir qaytarilgan URL dan kontentni oling yoki uning Base64 kontentini dekodlang.
To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.
Qaytarilgan X-Client-Request-ID ni ma’lumotlarni solishtirib tekshirish uchun saqlang. Faqat amalda qaytarilgan task_id/asset_id qiymatlari bo‘yicha yoki o‘zingizga tegishli media kutubxonasidan ma’lumot o‘qing; operatsiya ID sidan vazifa URL manzilini hech qachon tuzmang va yaratish so‘rovini qayta yubormang.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydoncreated | Tur |
Maydondata[].url | Tur |
Maydondata[].b64_json | Tur |
Maydonusage | Tur |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
google/gemini-nano-banana-2.1Gemini Nano Banana 2.1 matn va vizual materialdan suhbat orqali tasvirlar yaratadi va tahrirlaydi. U matnni tasvirlash, infografika joylashuvi va suhbat bosqichlari davomida izchillikni yaxshilaydi; belgilangan vizual topshiriq uchun 1K–4K o‘lchamdagi tasvirlar yaratadi va 14 tagacha namunaviy tasvir bilan ishlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Gemini Nano Banana 2.1 — Google’ning tasvir yaratish va suhbat orqali tahrirlash modeli. U Nano Banana 2 yangilanishi bo‘lib, vizual realizm, ko‘rsatmalarga rioya qilish, matnni tasvirlash va ketma-ket tahrirlarda qahramon izchilligini yaxshilaydi. Uning kirish jadvalida matn, tasvir, video va PDF bor, chiqishi esa tasvir va matndir. Bu uni bir nechta aniq tahrir orqali rivojlantiriladigan mahsulot sahnasi, infografika yoki vizual turkum uchun foydali qiladi.
Model 1K, 2K va 4K chiqishni taqdim etadi, odatiy qiymat 1K. U Nano Banana 2’ning 0.5K variantini meros qilib olmaydi. Hujjatlashtirilgan tomonlar nisbatlariga 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 va 21:9, shuningdek, baland yoki panorama formatlari 1:4, 4:1, 1:8 va 8:1 kiradi. Google oxirgi keng va baland formatlarda 2K hamda 4K uchun takroriy bo‘laklash artefaktlari tuzatilganini ko‘rsatadi. Aniqlik yorliqlari bitta belgilangan to‘rtburchakni emas, o‘lcham darajalarini bildiradi: kvadrat 4K tasvir 4096 × 4096, hujjatlashtirilgan 16:9 4K chiqish esa 5504 × 3072.
Matn vizual ish jarayonining muhim qismidir. Model o‘qiladigan, uslub berilgan yozuvlarni tasvirlash va infografika elementlarini aniqroq tartiblash uchun mo‘ljallangan. Aniq sarlavha, yorliqlar va o‘qish tartibini tayyorlang, keyin tasvirni shu tasdiqlangan matn bilan so‘rang. Menyu, diagramma yoki o‘rgatuvchi grafikada izoh bilan uning vizual elementi o‘rtasidagi munosabatni belgilang. Google avval yozuvlarni yaratish, keyin tasvirni so‘rashni tavsiya qiladi, shunda vizual kompozitsiya yakuniy belgilangan matn topshirig‘idan boshlanadi.
Namunaviy tasvirlarni birlashtirish 14 tagacha tasvirni qo‘llab-quvvatlaydi. Hujjatlashtirilgan profil to‘rttagacha qahramonning izchilligi va o‘ntagacha obyektning asl ko‘rinishiga sodiqligini qamrab oladi. Har bir namunaga rol bering: tanib bo‘ladigan holda qolishi kerak bo‘lgan mahsulot, qahramon tashqi ko‘rinishi, kerakli fon yoki vizual uslub. Namuna mahsulot topshirig‘i: “A tasvirdan idish shakli va yorliq uchun foydalaning. B tasvirdan sirt va yoritish uchun foydalaning. Mahsulotni o‘zgartirmang, uni buklangan sochiq yoniga joylashtiring va ustida berilgan sarlavha uchun ochiq joy qoldiring.”
Google Web Search va Image Search orqali manbalarga asoslash yaratish uchun joriy ma’lumot va vizual kontekst bera oladi. Image Search topilgan veb tasvirlarni namuna sifatida beradi; odatiy veb asoslash esa mavzu haqida ma’lumot beradi. Bu haqiqiy ma’lumotga tayangan grafika yoki ko‘rinishi real obyektga bog‘liq sahna uchun foydali. Tasvir qidiruvi jarayoni bu maqsadda haqiqiy odamlarning tasvirlarini olishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Google’ning hujjatlashtirilgan jarayonida manbalarga asoslangan javoblar manba va mualliflikni ko‘rsatish metama’lumotlarini olib yuradi, shuning uchun ilova ularni yaratilgan natija bilan saqlashi kerak.
Fikrlash minimal, medium va high darajalarida sozlanadi; aynan shu model uchun odatiy qiymat medium. U modelga yakuniy chiqishdan oldin kompozitsiya va murakkabroq ko‘rsatmalarni ishlab chiqishga yordam beradi. Tasvir qo‘llanmasi shu jarayondagi oraliq kompozitsiya tasvirlarini tavsiflaydi; ular mo‘ljallangan yakuniy topshiriladigan natijadan alohida. Faqat prompt tavsifi barcha chiqish sozlamalarini belgilaydi deb kutish o‘rniga, zarur yakuniy joylashuv, tomonlar nisbati va aniqlikni ochiq tanlang.
Suhbat orqali tahrirlash keyingi so‘rovda mavjud natijaning bir qismini o‘zgartirishga imkon beradi: kompozitsiyaning qolgan qismini saqlab, yorug‘likni sozlash, obyektni ko‘chirish yoki yorliqlarni tarjima qilish. Oldingi tasvir yoki muloqotni keyingi navbatga olib o‘ting va so‘ralgan o‘zgarish hamda saqlanishi kerak bo‘lgan xususiyatlarni ayting. Qahramon turkumida tashqi ko‘rinish namunalarini izchil saqlang va yangi rakurs yoki murakkab holat muhim bo‘lsa, poza namunasidan foydalaning. Amaliy tahrir topshirig‘i shunday bo‘lishi mumkin: “Mahsulot, yorliqlar va joylashuvni saqlang; faqat fonni iliqroq kulrang qiling.”
Model jadvali kirish chegarasini 131,072 token, chiqish chegarasini 32,768 token deb beradi. Tasvir yaratish va qidiruv manbalariga asoslash qo‘llab-quvvatlanadi, audio yaratish, kod bajarish, funksiyalarni chaqirish, structured outputs, keshlash, fayl qidiruvi, URL konteksti va Live API esa ushbu nashr uchun qo‘llab-quvvatlanadigan deb ko‘rsatilmagan. Video yaratiladigan harakatsiz tasvirga axborot berishi mumkin; bu modelni video generatoriga aylantirmaydi. Google tasvirlarning aniq sonini so‘rash o‘sha sonni bermasligi mumkinligini ham qayd etadi. Barcha yaratilgan tasvirlar SynthID suv belgisini o‘z ichiga oladi.
Foydali dastlabki topshiriq uchun tasvir maqsadi, mavzusi, kompozitsiyasi, yoritishi, kamera ko‘rinishi, zarur matni va chiqish shaklini bering. Masalan, uchta yorliqlangan bosqich, o‘qiladigan sarlavha va belgilangan rang iyerarxiyasiga ega vertikal infografikani so‘rang, keyingi tahrirdan oldin yozuv va o‘zaro joylashuvni tekshiring. Natija mahsulot illyustratsiyasi, tahririy grafika yoki dizayn namunasiga aylanishi mumkin; tanlangan tasvir va uni tushuntiruvchi matn birga saqlanadi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar google/gemini-nano-banana-2.1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token Chiqish · Chiqish rasmi tokenlari $0.06 / 1K rasm tokeni |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.003 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.015 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "google/gemini-nano-banana-2.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-nano-banana-2.1', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra google/gemini-nano-banana-2.1
/v1/images
Ingliz tilidagi texnik misol
Refine an approved poster background\n\nEdit the supplied event poster. Preserve every word, the headline hierarchy, illustration placement and portrait composition. Change only the background from cool white to warm ivory, keeping dark text readable and retaining the original accent color. Do not add shapes, badges, textures or extra captions. Return the revised poster image.One edited poster with the original wording and layout preserved over a warm ivory background.Compare every word and element position against the supplied poster, then inspect text contrast.